python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

モデルの構築

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(X.shape[1:]), activation=’relu’, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(128, activation=’relu’))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(32, activation=’relu’))
model.add(Dense(10, activation=’softmax’))

モデルのコンパイル

model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’])

データの準備とモデルの訓練

ここでは仮のデータを使用しています

X = np.random.random((1000, 50, 50))
Y = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
model.fit(X, Y, epochs=50, batch_size=64)